基于改進(jìn)YOLOv5s的蔗節(jié)檢測方法

摘要： 針對現(xiàn)有甘蔗莖節(jié)檢測算法模型復(fù)雜度高、檢測效率低的問題，設(shè)計(jì)一種輕量化檢測網(wǎng)絡(luò)YOLOv5s-SG2E。首先，對YOLOv5s進(jìn)行小目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進(jìn)，刪除中、小尺度檢測頭并增加超大尺度檢測頭，以提升網(wǎng)絡(luò)模型對小目標(biāo)的感知能力；其次，在頸部網(wǎng)絡(luò)中引入GhostNetV2替換C3模塊、GSConv替換標(biāo)準(zhǔn)卷積以降低模型復(fù)雜度；最后，在主干網(wǎng)絡(luò)末端增加通道注意力機(jī)制ECA以提高模型的... （共6頁）